Comment reproduire mon étude avec renv, Docker et le datalab ?

Journée du D2E

Alain Quartier-la-Tente

02 juillet 2024

Introduction

Points abordés :

  • La reproductibilité pour les autres mais avant tout pour soi-même

  • Comment devenir le principal utilisateur de son étude ?

  • Comment gagner du temps pour relancer ses programmes de son étude ?

  • Comment développer un environnement reproductible associé à la publication de son étude, créable en un clic à partir du Datalab ?

Outils utilisés :

  • Datalab pour la création de l’environnement de travail à partir d’une instance Docker

  • Docker pour l’isolation des environnements (versions de R, packages, etc.)

  • renv pour facilement gérer des dépendances et les versions des packages R

  • GitHub Actions pour mettre à jour l’instance Docker à partir de renv

Voir cours ENSAE sur la reproductibilité pour Python

renv en théorie

Permet de créer des environnements reproductibles en rendant les projets R plus isolés, portables et reproductibles :

  • Isolé : chaque projet a son propre environnement (l’installation ou la mise à jour d’un package ne perturbera pas les autres projets)

  • Portable : les dépendances sont stockées dans le projet, ce qui permet de les partager avec d’autres utilisateurs ou de les réinstaller facilement

  • Reproductible : les versions des packages sont figées, ce qui permet de reproduire l’environnement exactement tel qu’il était lors de la création du projet

renv en pratique

  • renv::init() pour initialiser le projet : crée un fichier renv.lock qui contient les versions des packages installés et un fichier .Rprofile qui s’assure de l’utilisation de renv dans le projet

  • install.packages() pour installer les packages et renv::update() pour mettre à jour les packages

  • renv::snapshot() pour valider les nouveaux packages/mises à jour une fois que l’on a testé (mettre à jour le fichier renv.lock)

  • renv::restore() pour revenir aux versions/packages de renv.lock

renv::init() peut être utilisé dès le début du projet ou à la fin

L’utilisation de renv simplifie grandement la création de l’instance Docker

renv en pratique

Docker et Dockerfile

Docker : logiciel de conteneurisation (boite contenant tout ce qui est nécessaire pour exécuter une application)

Dockerfile : fichier indiquant comment construire une image Docker

# Base image
1FROM inseefrlab/onyxia-rstudio:r4.4.0

2ENV RENV_VERSION 1.0.7
RUN R -e "install.packages('remotes', repos = c(CRAN = 'https://cloud.r-project.org'))"
RUN R -e "remotes::install_github('rstudio/renv@${RENV_VERSION}')"

3WORKDIR ${HOME}/DT-way-to-net-zero
4COPY renv.lock renv.lock

ENV RENV_PATHS_LIBRARY renv/library

RUN R -e "renv::restore()"
1
FROM : spécifie l’image de base, voir https://hub.docker.com/u/inseefrlab
2
RUN : lance une commande Linux. Ici, utilise renv, on peut ajouter d’autres commandes
3
WORKDIR : spécifie le répertoire de travail de l’image
4
COPY : copie un fichier local sur l’image Docker

Dockerfile autre exemple

# Base image
FROM inseefrlab/onyxia-rstudio:r4.4.0

# Install required linux librairies for rjd3filters
1RUN apt-get update --yes && \
    apt-get install --yes libprotoc-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler openjdk-17-jdk && \
    R CMD javareconf
    
2RUN apt-get install --yes cmake

ENV RENV_VERSION 1.0.7
RUN R -e "install.packages('remotes', repos = c(CRAN = 'https://cloud.r-project.org'))"
RUN R -e "remotes::install_github('rstudio/renv@${RENV_VERSION}')"

WORKDIR ${HOME}/DT-tvcoef
COPY renv.lock renv.lock

ENV RENV_PATHS_LIBRARY renv/library

RUN R -e "renv::restore()"
1
Installation de Java 17 et de librairies protobuf
2
Installation de cmake… J’y reviendrai

Github Actions

GitHub Actions = service d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) permettant d’automatiser, de personnaliser et d’exécuter des workflows de développement directement dans les dépôts GitHub

GitHub Actions = permet de lancer des programmes quand il se passe quelque chose sur le dépôt GitHub

Il faut créer dans la racine du repo un dossier .github contenant un dossier workflows et un fichier docker.yml (ou autre nom)

Exemple :

1name: Dockerize

on:
2  workflow_dispatch:

jobs:
  docker:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Docker meta
        id: docker_meta
        uses: docker/metadata-action@v3
        with:
3          images: inseefrlab/dt-way-to-net-zero
      - name: Set up QEMU
        uses: docker/setup-qemu-action@v1
      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v1
      - name: Login to DockerHub
        if: github.event_name != 'pull_request'
        uses: docker/login-action@v1
        with:
4          username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
          password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
      - name: Build and push
        uses: docker/build-push-action@v2
        with:
          context: .
5          file: ./.github/Dockerfile
          push: true
          tags: |
            ${{ steps.docker_meta.outputs.tags }}
            ${{ github.ref == 'refs/heads/master' && 'inseefrlab/dt-way-to-net-zero:latest' || '' }}
          labels: ${{ steps.docker_meta.outputs.labels }}
      - name: Image digest
        run: echo ${{ steps.docker_build.outputs.digest }}
1
Nom de la GitHub Actions
2
Ne se lance que si je l’autorise manuellement
3
Image docker à modifier
4
Identifiants DockerHub (autorisation pour modifier l’image)
5
Chemin vers le fichier Dockerfile (attention à la casse)

Lancement de la GitHub Actions

Il faut :

  • Créer un conteneur Docker : https://hub.docker.com/

  • Créer un token pour DockerHub : https://hub.docker.com/settings/security (non utile si conteneur et repo sur InseeFrLab)

  • Sur dépôt GitHub, dans Settings > Secrets and variables > Actions créer deux Repository secrets : DOCKERHUB_USERNAME (identifiant) et DOCKERHUB_TOKEN (token) (non utile si conteneur et repo sur InseeFrLab)

  • Attention : si l’on a commencé par tester sur son compte personnel en initialisant DOCKERHUB_USERNAME et DOCKERHUB_TOKEN, penser à supprimer ces secrets pour que cela marche sur InseeFrLab !

  • Dans Github > Actions > Dockerize > Run workflow > Run workflow

Bugs classiques

Configuration du datalab (1)

Créer une instance et :

  • changer les paramètres dans Configuration Rstudio > Service
  • On peut éventuellement avoir un script d’initialisation (pour avoir l’URL, sélectionner le fichier sur GitHub puis cliquer sur “Raw”)

Configuration du datalab (2)

  • Il ne reste plus qu’à copier l’url

= [![](https://img.shields.io/badge/Launch-Datalab-orange?logo=R)](https://datalab.sspcloud.fr/launcher/ide/rstudio?autoLaunch=false&service.image.custom.enabled=true&service.image.pullPolicy=%C2%ABAlways%C2%BB&service.image.custom.version=%C2%ABinseefrlab%2Fdt-way-to-net-zero%3Alatest%C2%BB&init.personalInit=%C2%ABhttps%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Finseefrlab%2Fdt-way-to-net-zero%2Fmaster%2F.github%2Fsetup_onyxia.sh%C2%BB){target="_blank"}

Exemple de script d’initialisation :

1#!/bin/sh

PROJECT_DIR=~/work/DT-tvcoef
2git clone https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef.git $PROJECT_DIR
chown -R onyxia:users $PROJECT_DIR/
cd $PROJECT_DIR
1
Ligne obligatoire
2
Clonage du repo

Conclusion

  • La reproductibilité pour les autres mais aussi pour soi-même
  • Le datalab couplé avec docker + renv + github actions permet un gain de temps considérable pour relancer ses programmes avec un coût limité
  • Pas besoin d’être un as en informatique : repartir d’un projet existant et procéder par tâtonnement